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J-GLOBAL ID：201902227720021001   整理番号：19A1575337

人工神経回路網による胸骨部分長を用いた性別推定【JST・京大機械翻訳】

Sex estimation using sternum part lenghts by means of artificial neural networks

著者 (5件)： Oner Zulal (Faculty of Medicine Department of Anatomy, Karabuk University, Karabuek, Turkey) ,  Turan Muhammed Kamil (Faculty of Medicine Department of Medical Biology, Karabuk University, Karabuek, Turkey) ,  Oner Serkan (Faculty of Medicine Department of Radiology, Karabuk University, Karabuek, Turkey) ,  Secgin Yusuf (Faculty of Medicine Department of Anatomy, Karabuk University, Karabuek, Turkey) ,  Sahin Bunyamin (Faculty of Medicine Department of Anatomy, Tokat Gaziosmanpasa University, Tokat, Turkey)
資料名： Forensic Science International  (Forensic Science International)
巻： 301  ページ： 6-11  発行年： 2019年 
JST資料番号： E0596B  ISSN： 0379-0738  CODEN： FSCIDG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 骨盤,頭蓋骨および指節に加えて,胸骨は死後性同定にも使用される。骨測定は死体骨で得られる可能性がある。代わりに,コンピュータ断層撮影法は,元のものに近い測定値を得るために使用される可能性がある。さらに,医学の分野における人工神経回路網(ANNs)の使用は,新しい層を提供し始めた。本研究において,著者らは,直交平面にもたらされたコンピュータ断層撮影(CT)画像から,マニュアルの長さ(MSL),コーパス(CSL)およびprocersus xifoideus(XPL)および胸骨角(SA)を用いて,ANNにより性を同定することを目的とした。本研究は,直交平面にもたらされた27~60歳の年齢範囲を有する422例(213人の女性,209人の男性)の薄いスライス胸部CT画像を用いた。MSL,CSL,XPLおよびSAの測定を,最適化および2つの隠れ層に対する確率的勾配降下(SGD)を用いた多層人工ニューラルネットワークにより解析した。MSL,CSLおよびXPLはより長く,SAは男性でより広かった(MSLp=0.000,CSL p=0.000,XPLp=0.000,SAp=0.02)。隠れ層における20と14のニューロンを有するネットワークの2つの隠れ層の場合,それぞれ,0.1の学習速度と0.9の運動量係数,性予測の精度(Acc)は0.906であった。ネットワークのより現実的な性能を定義するために,ブートストラップを94%の信頼区間で実行した。0.91の感度(Sen)値と0.90の特異性(Spe)値を計算した。ANNを用いた骨格の測定による性同定において達成された成功率は,線形モデルによって達成されたものより高いことが観察された。また,時には,骨のすべての部分が見つからず,変形する可能性がある。この場合,推定に用いるパラメータの数は不完全である。ANNは,欠落したパラメータにもかかわらず,推定できる強い利点を持っている。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  信頼区間 ,  最適化 ,  ニューロン ,  マニュアル ,  コーパス ,  女性 ,  直交性 ,  ネットワーク ,  *胸骨 ,  画像 ,  男性
準シソーラス用語： 特異性 ,  隠れ層 ,  *性別 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 胸骨 ,  コンピュータ断層撮影 ,  人工神経回路網 ,  多層パーセプトロン分類器 ,  確率的勾配降下 ,  性識別

分類 (2件)： 分子遺伝学一般  (EC02010J) ,  有機化合物の各種分析  (CC08034J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工神経回路網 ,  胸骨 ,  性別 ,  推定